タスク: トークン分類(BIO 二値: O / B-RISK / I-RISK)
ベース: sbintuitions/modernbert-ja-130m(MIT)
学習データ: 著者ブログ(自身が著作者)+ stockmark/ner-wikipedia-dataset(CC BY-SA 4.0)+ 漢字専門語 118 語の弱ラベル注入
対応 TTS: OpenJTalk / piper-plus / VOICEVOX など G2P / 辞書ベース TTS
未検証: VALL-E / GPT-SoVITS / CosyVoice 等の LLM エンドツーエンド TTS は対象外(別の誤読パターンを持つため)

できること

入力した日本語文から TTS が誤読しそうな固有名詞・未知語のスパンを返します。スコープは 検出のみ で、正しい読みの付与・音声合成本体・配信統合は対象外です。

text

入力: 潤羽るしあの配信で魔王魂の楽曲が流れた
出力: [
  {"surface": "潤羽るしあの", "start": 0, "end": 6, "label": "RISK", "score": 1.0},
  {"surface": "魔王魂",       "start": 9, "end": 12, "label": "RISK", "score": 0.999}
]

使い方

ブラウザでそのまま試したい方は、Hugging Face Space にデモを用意しています(インストール不要・例文 4 つ収録)。

Demo: https://huggingface.co/spaces/ayousanz/yomi-linter-demo

手元から使う場合は、transformers のトークン分類パイプラインから直接利用できます。

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, pipeline

model_id = "ayousanz/yomi-linter-modernbert-ja-130m"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_id)
ner = pipeline(
    "token-classification",
    model=model,
    tokenizer=tok,
    aggregation_strategy="simple",
)

for span in ner("潤羽るしあの配信で魔王魂の楽曲が流れた"):
    print(f"{span['word']:10s}  {span['entity_group']:5s}  score={span['score']:.3f}")

出力例:

潤羽るしあの   RISK   score=1.000
魔王魂        RISK   score=0.999

動的量子化(INT8, CPU 専用)

CPU 推論向けに PyTorch 動的量子化(nn.Linear のみ INT8 化)が使えます。配布ウェイトは float のままで、ロード時にクライアント側で量子化します。

python

import torch
from torch.ao.quantization import quantize_dynamic

model_q = quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

バリアント	サイズ	CPU ms/文	漢字実誤読 recall
130m float(本モデル)	505 MB	63	80%
130m INT8(動的量子化)	277 MB	39	80%

評価

評価指標は 「OpenJTalk が実際に誤読する固有名詞・専門語の合成前検出 recall」 です。span-F1 のようなラベル一致度ではなく、実用に効くかを測る本命指標としてこれを採用しています。

比較対象	純日本語固有名詞	漢字専門語(医療含む)
OpenJTalk + 公開読み辞書のみ	14%	―
漢字弱ラベルなし(従来モデル)	71–100%	47%
本モデル(漢字弱ラベル 118 語あり)	71–100%	82%

医療ドメイン: 0/6 → 5/6(漢字弱ラベル注入の効き)
blog overlap: 0.62 → 0.63(微増)
wiki overlap: 0.97 を維持(汎用 NER 退行なし)
silver eval span-F1: 0.921

学習

設定: lr=1e-5 / 4 epoch / batch 16(grad-accum 2)/ max_len 128
環境: NVIDIA RTX A6000(Shadeform)× 5 分 48 秒(計 $0.26)
手法: ブログコーパス + stockmark ner-wikipedia を BIO トークン分類で fine-tune し、漢字真誤読 118 語をキャリア文 107 文に弱ラベル注入

学習データの作り方の概要は著者ブログで公開予定です。

制限事項

対象 TTS: OpenJTalk・piper-plus・VOICEVOX など G2P / 辞書ベース TTS。LLM エンドツーエンド TTS(VALL-E・GPT-SoVITS・CosyVoice 系など)への適用は未検証 です。
漢字専門語の取りこぼし: 冠動脈瘤 のような医療熟語の一部はまだ完全には拾えません(漢字穴は 83% 縮小・1/6 程度の残あり)。
多音字(文脈で読みが割れる語)は v1 対象外: 「日本=にほん/にっぽん」「行った=いった/おこなった」のような文脈依存読みは別アイデアとして扱っていません。
読みは付与しません: 本モデルは「どこが事故りそうか」の 検出のみ。正しい読みの付与は OpenJTalk user_dict / cc-g2pnp など別レイヤーの仕事です。

ライセンスとデータソース

ライセンス: CC BY-SA 4.0
ベース: sbintuitions/modernbert-ja-130m(MIT)
学習データ: 著者ブログ + stockmark/ner-wikipedia-dataset(CC BY-SA 4.0) + 漢字真誤読 118 語

引用

bibtex

@software{yomi_linter_2026,
  author  = {yousan},
  title   = {yomi-linter: ModernBERT-Ja for Japanese TTS misreading pre-flight},
  year    = {2026},
  url     = {https://huggingface.co/ayousanz/yomi-linter-modernbert-ja-130m}
}